2026年2月3日，Cisco在舊金山舉辦第二屆AI Summit，匯集了來(lái)自微軟、英偉達(dá)、OpenAI、英特爾等公司的技術(shù)領(lǐng)袖，圍繞AI經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用與未來(lái)展開(kāi)對(duì)話。在"Systems & AI"環(huán)節(jié)，Cisco總裁兼首席產(chǎn)品官Jeetu Patel與微軟首席技術(shù)官Kevin Scott進(jìn)行了一場(chǎng)約22分鐘的爐邊對(duì)談。

Scott在微軟已進(jìn)入第十個(gè)年頭。2017年加入后，他主導(dǎo)了微軟AI戰(zhàn)略的關(guān)鍵轉(zhuǎn)向，也是微軟與OpenAI合作關(guān)系的最初推動(dòng)者。就在這場(chǎng)對(duì)談前幾天，他剛在20VC播客上討論了DeepSeek和中國(guó)AI的競(jìng)爭(zhēng)力問(wèn)題。作為一個(gè)在弗吉尼亞農(nóng)村長(zhǎng)大的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，Scott始終關(guān)注技術(shù)如何服務(wù)于普通人，這一底色貫穿了整場(chǎng)對(duì)話。

Patel開(kāi)場(chǎng)就回憶了一個(gè)七年前的場(chǎng)景：他問(wèn)Scott未來(lái)會(huì)怎樣，Scott搖了搖頭說(shuō)，"AI會(huì)把一切都翻個(gè)底朝天，人們完全沒(méi)有意識(shí)到。"七年后的今天，這個(gè)預(yù)言幾乎逐字兌現(xiàn)。

模型的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的使用方式

Scott承認(rèn)AI的發(fā)展速度超出了自己的預(yù)期，但發(fā)展的方向并不令人意外。"七年前我們聊這些的時(shí)候，scaling laws會(huì)起作用、系統(tǒng)會(huì)變得非常強(qiáng)大、它會(huì)像一個(gè)平臺(tái)一樣讓人在上面構(gòu)建各種東西，這些都是相對(duì)清楚的。問(wèn)題只是速度——而速度比我預(yù)想的快。"

他緊接著拋出一個(gè)核心判斷：目前AI平臺(tái)的能力增長(zhǎng)還遠(yuǎn)沒(méi)有到邊際遞減的階段。與此同時(shí)，一個(gè)巨大的"能力過(guò)剩"（capability overhang）正懸在行業(yè)頭頂——"模型的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們實(shí)際使用它們的方式。"

Scott認(rèn)為，目前最接近充分利用模型能力的領(lǐng)域是編程。"軟件開(kāi)發(fā)現(xiàn)在是一場(chǎng)絕對(duì)的瘋狂（absolute frenzy）。你見(jiàn)過(guò)的最頂尖的程序員，那些最資深的人，現(xiàn)在完全被進(jìn)度的速度淹沒(méi)了。"

每年15萬(wàn)美元的推理賬單

這場(chǎng)"瘋狂"背后有一個(gè)具體的數(shù)字。Scott透露，微軟內(nèi)部最積極使用編程Agent的團(tuán)隊(duì)，每年僅推理成本就高達(dá)約15萬(wàn)美元。這些團(tuán)隊(duì)的瓶頸早已從代碼生成轉(zhuǎn)移到了注意力——他們需要管理Agent產(chǎn)出的全部復(fù)雜性。

"你可以用這些編程Agent生產(chǎn)大量的代碼，但沒(méi)人能保證那些代碼是好的。"Scott說(shuō)。代碼審查已經(jīng)成為新的瓶頸。他提了一個(gè)在管理工程團(tuán)隊(duì)25年間始終無(wú)解的老問(wèn)題：什么才算真正的工程生產(chǎn)力？AI讓這個(gè)問(wèn)題變得更加尖銳——"人們真的需要確保自己不是在把'忙碌'和'進(jìn)步'混為一談。"

好消息是，這種能力正在催生新一代創(chuàng)業(yè)公司。"現(xiàn)在有些創(chuàng)業(yè)公司拿到的融資，只有兩年前的十分之一，但團(tuán)隊(duì)很小，干的活卻瘋狂地多，推進(jìn)速度極快。"Scott說(shuō)。代價(jià)是：重點(diǎn)完全轉(zhuǎn)移到了選擇和品味上——你得真正理解自己的問(wèn)題領(lǐng)域、你的客戶、你要做什么。

我們把計(jì)算機(jī)科學(xué)教育變成了職業(yè)培訓(xùn)

對(duì)話轉(zhuǎn)向軟件開(kāi)發(fā)角色的未來(lái)時(shí)，Scott沒(méi)有順著"角色融合"的方向走，而是把話題拉回到一個(gè)更根本的地方。

"這是Kevin的個(gè)人觀點(diǎn)，不是微軟的觀點(diǎn)。"他先做了個(gè)聲明，然后語(yǔ)氣明顯變得更直接："我已經(jīng)像個(gè)老頭子一樣抱怨好幾年了——我們把計(jì)算機(jī)科學(xué)教育變成了職業(yè)培訓(xùn)（vocational education）。學(xué)生去讀CS學(xué)位是為了學(xué)怎么當(dāng)程序員，但我想讓他們回去學(xué)怎么當(dāng)計(jì)算機(jī)科學(xué)家。"

他列出了一串他認(rèn)為真正重要的能力：能不能進(jìn)行算法思維？能不能分解問(wèn)題？能不能選對(duì)值得花時(shí)間的問(wèn)題？理不理解自己的工作在科學(xué)和社會(huì)的大圖景里處于什么位置？當(dāng)機(jī)器給出的結(jié)果不對(duì)時(shí)，有沒(méi)有能力和好奇心一層一層往下挖，去找到底哪里出了問(wèn)題？

"軟件工程的很多'職業(yè)'面向，在未來(lái)幾年會(huì)變化到面目全非。"Scott說(shuō)。而上面那些能力，才是留下來(lái)的東西。

今年是日本高中畢業(yè)生的歷史峰值

Patel讓Scott描繪兩個(gè)未來(lái)——一個(gè)樂(lè)觀的，一個(gè)悲觀的。Scott選擇從一個(gè)聽(tīng)起來(lái)并不樂(lè)觀的故事開(kāi)始。

他最近和一位管理日本頂級(jí)教育機(jī)構(gòu)的朋友聊天，對(duì)方隨口說(shuō)了一句讓他愣住的話："今年是日本高中畢業(yè)生的峰值年（peak high school graduation）。從今年開(kāi)始，每年畢業(yè)的高中生只會(huì)越來(lái)越少，去上大學(xué)的人也越來(lái)越少，然后一路往下走。"

Scott把這個(gè)現(xiàn)象放到全球維度上：日本只是走得比較快，中國(guó)、韓國(guó)、西歐的多個(gè)國(guó)家都在同一條路上。美國(guó)如果扣除移民因素，未來(lái)幾十年也會(huì)進(jìn)入人口下降。他母親所在的農(nóng)村地區(qū)，人口老齡化的速度更快，影響更明顯。

"你能做的工作的人變少了，需要社會(huì)照顧的老年人卻在快速增加。要維持我們習(xí)慣的生活水平，生產(chǎn)力的本質(zhì)必須改變。"他說(shuō)。而縱觀人類歷史，解決生產(chǎn)力問(wèn)題的方式從來(lái)都是技術(shù)干預(yù)。

"所以我覺(jué)得樂(lè)觀的版本是：謝天謝地AI在這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)了（thank god AI has come along when it has）。它給了我們一個(gè)至少是部分的答案，去應(yīng)對(duì)未來(lái)幾十年前所未有的勞動(dòng)力變局。"

綠色的大屁股羊駝

悲觀的版本呢？Scott沒(méi)有選擇末日敘事。"你可以自己挑一個(gè)，現(xiàn)在有一整個(gè)調(diào)色盤。"他笑著說(shuō)。

他真正擔(dān)心的是另一種失敗模式：AI被用于膚淺的消遣，而不是去解決那些緊迫的真問(wèn)題。他用自己孩子舉了個(gè)例子——"我的孩子一半時(shí)間用AI做特別有野心的事，比如他們的生物醫(yī)學(xué)工程項(xiàng)目，比我在他們那個(gè)年紀(jì)的時(shí)候厲害太多了。另一半時(shí)間，他們?cè)谟肁I生成綠色的大屁股羊駝（green llamas with big butts），然后把別人的臉貼上去。"

全場(chǎng)大笑。Scott接著說(shuō)："我的GPU燒著呢，就為了這個(gè)。"

笑聲之后，他把話收了回來(lái)："我希望我們能抵抗誘惑，不要讓整個(gè)AI敘事變成'這個(gè)周末又有什么轟動(dòng)事件'，或者'一群有權(quán)勢(shì)的人怎么互相扔飛鏢'。讓我們多想想社會(huì)真正需要從這項(xiàng)技術(shù)中獲得什么。"

平臺(tái)公司的基因和混亂的耐心

Patel問(wèn)Scott，外界對(duì)微軟最大的誤解是什么。Scott的回答指向一個(gè)根本性的定位問(wèn)題：微軟是一家平臺(tái)公司。

"我們基本上不做任何事情，除非它是某種讓別人能拿去、在上面再造東西的平臺(tái)。這寫(xiě)在公司的DNA里，好的壞的都包括在內(nèi)。"他說(shuō)。作為一家有50年平臺(tái)經(jīng)驗(yàn)的公司，微軟對(duì)技術(shù)變革中的混亂有"無(wú)限的耐心"——不會(huì)等到理想條件出現(xiàn)才動(dòng)手，會(huì)早早進(jìn)場(chǎng)，犯一堆錯(cuò)，也做對(duì)一堆事，然后在現(xiàn)實(shí)世界里打磨。

說(shuō)到企業(yè)軟件的本質(zhì)，Patel插了一句行業(yè)老梗："企業(yè)軟件最糟糕的事是什么？比沒(méi)有客戶更糟糕的是——只有一個(gè)客戶。"意思是你永遠(yuǎn)不能關(guān)掉任何東西，只能不斷往上加。Scott同意，但他也說(shuō)這是一種巨大的特權(quán)。"如果你把Cisco和微軟在全世界運(yùn)行的所有東西都拿掉，一切都會(huì)停擺。你得珍惜這種復(fù)雜的、亂七八糟的義務(wù)。"

他把這和自己作為工程師的本能聯(lián)系在一起："平臺(tái)問(wèn)題、給別人做工具讓他們?nèi)?chuàng)造東西——這甚至是我業(yè)余愛(ài)好里做的事。這就是我在微軟待了這么久的原因。"

從OpenAI合作到推理需求的無(wú)底洞

Scott說(shuō)他最自豪的貢獻(xiàn)，是幫助識(shí)別了AI從狹義專家系統(tǒng)向通用平臺(tái)的轉(zhuǎn)變時(shí)刻。"20年前我們做機(jī)器學(xué)習(xí)，基本上就是一幫量化專家在做非常窄的問(wèn)題，比如預(yù)測(cè)某個(gè)人在某個(gè)場(chǎng)景下會(huì)不會(huì)點(diǎn)一個(gè)廣告。"轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2018年前后，Google發(fā)表BERT論文的時(shí)候，這個(gè)判斷被徹底確認(rèn)。

Patel在此特別指出，Scott是微軟與OpenAI合作關(guān)系的最初架構(gòu)師（initial architect）。"沒(méi)有那次合作，我覺(jué)得世界不會(huì)從后來(lái)的那些成果中受益。"Scott對(duì)此謙虛了一下，但補(bǔ)充說(shuō)他特別自豪的一點(diǎn)是：強(qiáng)大的AI能力被公開(kāi)地放了出來(lái)，不是被某一家硅谷公司藏在自己的基礎(chǔ)設(shè)施里，而是任何人都可以注冊(cè)一個(gè)API密鑰就開(kāi)始在上面構(gòu)建。"這種對(duì)強(qiáng)大AI能力的民主化，無(wú)論我在其中扮演了多小的角色，都是我引以為傲的。"

至于基礎(chǔ)設(shè)施緊缺還要持續(xù)多久，Scott坦言自己一直覺(jué)得即將緩解，但需求總是持續(xù)爆炸。"我看到未來(lái)12個(gè)月即將上線的能力，實(shí)在無(wú)法想象需求會(huì)減少。"他指向編程Agent的案例：目前只有極少數(shù)開(kāi)發(fā)者擁有15萬(wàn)美元級(jí)別的投入和野心，但所有開(kāi)發(fā)者都可以從中受益。把這個(gè)邏輯推廣到其他領(lǐng)域，推理需求只會(huì)上升。

在芯片策略上，Scott強(qiáng)調(diào)微軟50年來(lái)的成功都依賴合作伙伴關(guān)系。"我們有自己的芯片，芯片非常好，但我們同時(shí)有巨大的英偉達(dá)硬件集群、巨大的AMD硬件集群。我們有大量的芯片多樣性。"無(wú)論是客戶需求還是工作負(fù)載趨勢(shì)驅(qū)動(dòng)，最終的邏輯很簡(jiǎn)單：哪個(gè)最有成本效益，就大規(guī)模部署哪個(gè)。

技術(shù)從來(lái)沒(méi)有變成工具以外的任何東西

Patel的最后一個(gè)問(wèn)題是：你最希望人類對(duì)待技術(shù)的方式有什么改變？

Scott的回答簡(jiǎn)潔而堅(jiān)定："我希望每個(gè)人都記住，技術(shù)沒(méi)有變成工具以外的任何東西。作為工具，它在那里等著我們用它做有趣的事。不存在什么不可逆轉(zhuǎn)的技術(shù)趨勢(shì)線會(huì)把我們推向唯一的路徑。一切都是關(guān)于選擇——我們選擇拿這個(gè)工具做什么，怎么排優(yōu)先級(jí)。"

他接著說(shuō)了一段在技術(shù)圈子里相當(dāng)少見(jiàn)的話："我真的、真的、真的希望我們每天走進(jìn)辦公室的時(shí)候，能想一想自己即將做的事情，問(wèn)自己一句：這是在服務(wù)我的同胞人類嗎（is this serving my fellow human beings well or not）？如果我們都能這樣做，日子結(jié)束的時(shí)候我們會(huì)處于一個(gè)非常好的狀態(tài)。"

Patel提到，上次問(wèn)Scott同一個(gè)問(wèn)題時(shí)，他給出的答案是希望人們不要把一切看作零和博弈。Scott回應(yīng)說(shuō)，零和問(wèn)題都是痛苦的——全是稀缺、約束、贏家和輸家。"我們真正想從技術(shù)中獲得的，是把那些零和的東西變成非零和的。這實(shí)際上是做技術(shù)的理由。"

核心問(wèn)答

Q1: Kevin Scott認(rèn)為當(dāng)前AI發(fā)展中最大的矛盾是什么？ 能力過(guò)剩（capability overhang）。模型的能力遠(yuǎn)超人們的實(shí)際使用水平，但基礎(chǔ)設(shè)施仍然供不應(yīng)求。編程領(lǐng)域最接近充分利用，最積極的微軟團(tuán)隊(duì)每年僅推理成本就達(dá)15萬(wàn)美元，而絕大多數(shù)開(kāi)發(fā)者還沒(méi)有這種投入水平。同時(shí)，AI能力的增長(zhǎng)還遠(yuǎn)沒(méi)有到邊際遞減階段，這意味著供需缺口短期內(nèi)不會(huì)縮小。

Q2: 為什么他認(rèn)為AI不是可選項(xiàng)，而是必需品？全球人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生前所未有的變化。日本2026年將迎來(lái)高中畢業(yè)生的歷史峰值，之后逐年遞減；中國(guó)、韓國(guó)、西歐多國(guó)走在同一條路上；美國(guó)如果扣除移民也面臨人口下降。老齡化加速、勞動(dòng)力萎縮，社會(huì)需要在更少的人手下維持甚至提升生產(chǎn)力和生活水平。歷史上人類解決生產(chǎn)力問(wèn)題的方式從來(lái)都是技術(shù)干預(yù)，AI是當(dāng)前時(shí)點(diǎn)最關(guān)鍵的技術(shù)選項(xiàng)。

Q3: 他對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)教育最核心的批評(píng)是什么？ CS教育被異化為職業(yè)培訓(xùn)，學(xué)生學(xué)的是怎么當(dāng)程序員，而不是怎么當(dāng)計(jì)算機(jī)科學(xué)家。Scott認(rèn)為，隨著AI讓代碼編寫(xiě)的"職業(yè)性"工作發(fā)生根本性變化，真正重要的能力是：算法思維、問(wèn)題分解、選擇正確的問(wèn)題、理解技術(shù)在社會(huì)中的位置，以及當(dāng)機(jī)器給出錯(cuò)誤結(jié)果時(shí)能夠?qū)訉由钊肴ピ\斷原因的能力和好奇心。